Cousera Machine Learning 感想 - 物語の思考法

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CouseraのMachine Leaningを受講し終わったので、簡単に感想をまとめてみる。
サクッとまとめれば、評判通りにとても良いコースでした。これが無料なのはすごい。

機械学習は何か?という部分から具体的なアルゴリズムを示して実際にプログラムを描いてみながら理解を徐々に深めていくので、コース通りに進めていけば自然と頭に入っていった。

期間的には3ヶ月で終わる内容だそうだが、私は2ヶ月で終わった。暇な時間が多かったので早く終わったけど、内容も簡単ではないのでゆっくり3ヶ月かけてやった方がいいと思う。

コースの感想

内容はとてもよかった。後悔は全くない。

この講座では機械学習とは何かという本当の初歩の部分から話してくれるので理解しやすかった。必ず段階を追って説明してくれるし、理解しなくてもいい部分はそうだと言ってくれるのでとてもやりやすかった。コースにはテスト課題もプログラミング課題があるけど、これは動画の内容を元に作られているので答えに迷ったら動画を見返せばほぼ答えられるはず。

自分は5週目くらいまでは初めての内容が多く、またOctaveの使い方が慣れていないこともあって、課題の期限ギリギリまで時間がかかっていた。だけどそれを越えたら楽になった感じがあった。Octaveにも慣れたということ、課題自体の取り組み方にパターンができたので楽にこなせるようになった。

一番難しかったのはニューラルネットワークの部分だった。バックプロパゲーションの説明は動画を聞いても何を言っているのかわからなかった。だけど理解をすっ飛ばして課題を通してプログラミングをしてみると、実際に書きながら理解が進んでいった。ここでプログラミング課題の重要性が実感できた。

また困ったらDiscussionというページがあるので、そこで自分が持った疑問と同じ内容のものがないか探してみるといいはず。私もどこかの課題でどうしても正解にならない部分があって、その原因をDiscussionで探したら同じところで詰まっている人がいた。流石にこのコースは有名なので、そのためかユーザー数も多いので質問もたくさんあった。なのでとりあえず使ってみるのがおすすめ。

コースが終わってどうなったか

Machine Learningのコースは終わったけど、だからと言って今すぐ実践できるかといえば、それはない。とはいえ知識のベースは身についたので、機械学習の記事を読むようになったし、業務で機械学習の話題になった時に話についてけるようになった感覚はある。なので確実にレベルアップはしているのだろう。

だけど実際に機械学習を使ってくれと言われたら無理なので、もう少し練習問題的なもので実際にどうやってプログラムしていくのかについては練習する必要はある。私はPythonもあまり使ったことがないので、Pythonもやってみながら簡単な機械学習の問題を解いていくのが次の段階っぽい。

Octaveについて

このコースの課題ではプログラミング言語はPythonとかではなくOctaveかMATLABを使うのが推奨されている。自分もマイナーな言語を使うことには抵抗はあったけど、わざわざ推奨されているには意味があると思ったのでOctaveを使った。

結果的にはOctaveでよかった。そもそも動画の内容がOctaveを元に進められているので、他を使わない方がいい。Octave自体も何かしらのプログラミング言語が使えれば、さほど使うのに苦労はしない。詰まる部分はOctaveの書き方ではなく、行列の扱い方の方が多かった。

英語について

動画は基本英語だけど、日本語字幕があるので内容は理解しやすかった。だけど、いくつか動画の内容と日本語字幕がずれているものがあったので、英語字幕に切り替えて動画を見る機会があった。また２~３個くらい日本語字幕がない動画があった。

動画に挟まる小テストや単元ごとのテスト、プログラミング課題のPDFなどは全て英語の資料だった。私は英語を聞き取るのは苦手だけど、読む分にはなんとかできるので課題はこなすことができた。Google検索という手段はあるけれど毎回ググるのはめんどくさいので、読める程度には英語ができた方が勉強は進めやすいはず。